Նյարդային ցանցերը լայնորեն օգտագործվել են մի քանի ոլորտներում, ինչպիսիք են խոսքի ճանաչումը, պատկերների դասակարգումը, ժամանակային շարքերի կանխատեսումը և այլն: Դա պայմանավորված է նրանով, որ նրանք կարողանում են բարդ օրինաչափություններ սովորել չմշակված տվյալներից՝ դառնալով ավելի ճշգրիտ, քանի որ նրանք վերապատրաստվում են ավելի շատ օրինակներով:
ՀՐԱՊԱՐԱԿԱԿԱՆՈՒԹՅՈՒՆ
Պատկերացրեք, որ ունեք հավելված, որը ճանաչում է կենդանիների պատկերները, և ցանկանում եք սովորեցնել հավելվածին ճանաչել շանը: Դուք ցույց եք տալիս հավելվածին շների մի քանի պատկեր և ասում՝ «Դա շուն է»: Հավելվածն օգտագործում է նեյրոնային ցանցը՝ վերլուծելու շների պատկերների բնութագրերը և ժամանակի ընթացքում սովորում է նույնականացնել շանը այլ պատկերներում:
Քանի որ դուք ցույց եք տալիս շների ավելի ու ավելի շատ օրինակներ, հավելվածը ավելի ու ավելի լավ կլինի ճանաչել շներին:
Վերջին տարիներին նեյրոնային ցանցերն ավելի ու ավելի տարածված են դարձել՝ շնորհիվ հաշվողական հզորության առաջընթացի և վերապատրաստման տվյալների առկայության: Եթե ցանկանում եք ավելին իմանալ թեմայի մասին, կարող եք ստուգել Իեն Գուդֆելոյի, Յոշուա Բենջիոյի և Ահարոն Կուրվիլի «Խորը ուսուցում» գիրքը, որը համարվում է տվյալ ոլորտում հղում, կամ «Մի քանի օգտակար բան իմանալ մեքենայական ուսուցման մասին» հոդվածը։ Պեդրո Դոմինգոսի կողմից, որն ապահովում է թեմայի մատչելի ներածություն:
ՀՐԱՊԱՐԱԿԱԿԱՆՈՒԹՅՈՒՆ
*Այս հոդվածի տեքստը մասամբ ստեղծվել է ChatGPT, արհեստական ինտելեկտի վրա հիմնված լեզվի մոդել, որը մշակվել է OpenAI. Տեքստային գրառումները ստեղծվել են Curto Նորություններն ու պատասխանները դիտավորյալ ամբողջությամբ վերարտադրվել են: -ից ստացված պատասխանները ChatGPT ինքնաբերաբար ստեղծվում են և չեն ներկայացնում կարծիքները OpenAI կամ մոդելի հետ կապված մարդիկ: Հրապարակված բովանդակության ողջ պատասխանատվությունը կրում է Curto Նորություններ.
